MySQL 索引基础

索引是数据库中用于加速查询的数据结构，类似书籍目录，可大幅减少数据检索时间。

索引的作用

索引原理

MySQL 使用 B+Tree 作为索引结构：

• 非叶子节点存储索引键值和指针
• 叶子节点存储完整数据或指针
• 叶子节点形成有序链表，支持范围查询

-- B+Tree结构示意
根节点 → [10, 20, 30]
         ↓    ↓    ↓
中间层 → [5,10] [15,20] [25,30]
         ↓  ↓   ↓   ↓   ↓   ↓
叶子层 → 数据页（有序链表）

创建索引

-- 创建表时定义索引
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,        -- 主键自动创建索引
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    INDEX idx_name (name),     -- 普通索引
    UNIQUE idx_email (email)   -- 唯一索引
);

-- 在已有表上创建索引
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);

-- ALTER方式添加索引
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name (name);
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX idx_email (email);

删除索引

-- 删除索引
DROP INDEX idx_name ON users;

-- ALTER方式删除
ALTER TABLE users DROP INDEX idx_name;

-- 查看表索引
SHOW INDEX FROM users;

索引使用场景

-- 适合建索引
-- 1. 经常作为查询条件的字段
SELECT * FROM users WHERE name = '张三';
-- name字段适合建索引

-- 2. 经常排序/分组的字段
SELECT * FROM users ORDER BY create_time;
-- create_time适合建索引

-- 3. 表数据量大（>1000行）
-- 小表全表扫描更快

-- 不适合建索引
-- 1. 数据量小的表
-- 2. 频繁更新的字段
-- 3. 区分度低的字段（如性别、状态）
SELECT * FROM users WHERE gender = 'M';
-- gender只有两种值，索引效果差

索引代价

-- 索引有代价，需权衡
-- 1. 存储空间
-- 每个索引占用额外磁盘空间

-- 2. 写入性能
-- INSERT/UPDATE/DELETE需维护索引
INSERT INTO users (name) VALUES ('张三');
-- 需更新idx_name索引

-- 3. 维护成本
-- 索引过多影响整体性能

索引不是越多越好，需根据查询场景合理设计。

要点总结

• 索引基于 B+Tree 结构，加速查询效率
• 主键自动创建索引，普通索引手动创建
• 高频查询、排序、分组字段适合建索引
• 索引有存储和维护代价，需权衡使用